Entrega PG 1 - Gestor de Motor de busqueda para elaborar recomendaciones sobre las preferencias de la Ropa de moda de la India

Introducción

La moda es una industria global en constante evolución y uno de los mayores impulsores del comercio internacional. Los consumidores buscan constantemente nuevas tendencias y estilos únicos, lo que hace que la industria de la moda sea altamente competitiva. Para ayudar a los minoristas a mantenerse al día con las últimas tendencias y preferencias de los consumidores, se están desarrollando nuevas herramientas de análisis de datos y motores de búsqueda para la moda.

Relevancia y Justificación:

En este contexto, el desarrollo de un gestor de motor de búsqueda para la elaboración de recomendaciones sobre las preferencias de la ropa de moda en la India se vuelve crucial para mejorar la capacidad de las empresas de este sector, ya que permite ofrecer productos más acordes a las necesidades y gustos de los consumidores. Además, este tipo de herramientas tecnológicas permiten recopilar grandes cantidades de datos sobre las preferencias de los consumidores de manera eficiente, lo que es vital para mejorar la eficacia y eficiencia de la toma de decisiones empresariales.

Objetivos:

Objetivo Principal:

Nuestro objetivo de este trabajo es presentar un gestor de motor de búsqueda para elaborar recomendaciones sobre las preferencias de la ropa de moda en la India. Para ello, se analizará una base de datos, MYNTRA, que incluye información sobre los gustos y preferencias de los consumidores en cuanto a diferentes tipos de prendas y estilos de moda.

Objetivos Secundarios

A partir de esta información, se desarrollará un modelo de recomendación que permita a las empresas del sector ofrecer productos más acordes a las necesidades y gustos de los consumidores, contribuyendo así a mejorar su competitividad y su capacidad de satisfacer las demandas del mercado.

Identificar los productos más caros
Identificar los colores más repetidos que llevan el aumento de precio
Identificar que productos que prefiere la población, su precio, color y para que géneros
Analizar qué productos en el mercado de la India son más caros y para qué género
Identificar los colores preferidos de la población con relación a su género

Datos

Recolección de datos

Se ha seleccionado la data de una base de datos de Kaggle con el nombre “Fashion Clothing Products Dataset” el cual presenta una población de 10000 valores. La base de datos se origina en Myntra.com, Myntra es una importante empresa india de comercio electrónico de moda con sede en Bengaluru, Karnataka, India. La empresa se fundó en 2007 para vender artículos de regalo personalizados. En mayo de 2014 , FlipKart adquirió Myntra.com.

Empezaremos cargando nuestra base de datos

library(readr)
library(dplyr)
library(modeest)
library(ggplot2)
library(plotrix)

dataframe<-read_csv("myntra_products_catalog.csv")
dataframe

Población Objetivo

Seleccionaremos una muestra de 1000 variables para poder cumplir nuestros objetivos y poder responder de manera adecuada cada pregunta usando los análisis y limpieza de los datos que hemos aprendido a lo largo de este curso.

A continuación seleccionaremos nuestra muestra

dataMuestra<-dataframe[1:1000,]
dataMuestra

y continuaremos con nuestro estudio en base a esta

Variables de estudio iniciales

Para la base de datos presentamos las siguientes variables:

Nombre de variable	Tipo de variable	Descripción
ProductoId	*cualitativa*	Es nuestra llave primaria para cada producto, única en toda la base de datos
NombreProducto	*cualitativa*	El nombre del producto
MarcaProducto	*cualitativa*	La marca que fabrica el producto
Género	*cualitativa*	El género el cual esta destinado para el producto
PrecioUSD	*cuantitativa*	El precio en Rupias(INR) convertido a dolares estadounidenses(USD)
NumImagenes	*cuantitativa*	Cantidad de imágenes que hay para el producto
Descripción	*cualitativa*	Una pequeña descripción sobre el producto
ColorPrimario	*cualitativa*	Color del producto

Actualizamos el nombre de nuestras columnas para una mejor visualización de nuestro estudio.

colnames(dataMuestra)

## [1] "ProductID"    "ProductName"  "ProductBrand" "Gender"       "Price (INR)" 
## [6] "NumImages"    "Description"  "PrimaryColor"

colnames(dataMuestra)<-c("ProductoId","NombreProducto","MarcaProducto","Genero","PrecioUSD","NumImagenes","Descripción","ColorPrimario")

Ahora nuestras columnas se llamaran

colnames(dataMuestra)

## [1] "ProductoId"     "NombreProducto" "MarcaProducto"  "Genero"        
## [5] "PrecioUSD"      "NumImagenes"    "Descripción"    "ColorPrimario"

Control de los Na en las variables

any(is.na(dataMuestra$ProductoId))

## [1] FALSE

any(is.na(dataMuestra$NombreProducto))

## [1] FALSE

any(is.na(dataMuestra$MarcaProducto))

## [1] FALSE

any(is.na(dataMuestra$Genero))

## [1] FALSE

any(is.na(dataMuestra$PrecioUSD))

## [1] FALSE

any(is.na(dataMuestra$NumImagenes))

## [1] FALSE

any(is.na(dataMuestra$Descripción))

## [1] FALSE

any(is.na(dataMuestra$ColorPrimario))

## [1] TRUE

Detectamos que color primario cuenta con valores Na entonces procedemos a corregirlo

dataMuestra$ColorPrimario[is.na(dataMuestra$ColorPrimario)]<-"No color"
any(is.na(dataMuestra$ColorPrimario))

## [1] FALSE

Convertimos la rupia del Precio del producto a dolares estadounidenses

dataMuestra$PrecioUSD<-dataMuestra$PrecioUSD*0.012
dataMuestra$PrecioUSD[1:10]

##  [1] 140.940  69.720  10.788  67.188   9.108   9.492   8.628  10.788   7.968
## [10] 208.320

Análisis descriptivo

La moda de los productos:

getmode <- function(mod) {
   uniqv <- unique(mod)
   uniqv[which.max(tabulate(match(mod, uniqv)))]
}
modNombreProducto <- dataMuestra$NombreProducto
result <- getmode(modNombreProducto)
print(result)

## [1] "Parx Men Blue Slim Fit Checked Casual Shirt"

#OTRA FORMA
mfv(dataMuestra$NombreProducto,method="mlv")

## [1] "Parx Men Blue Slim Fit Checked Casual Shirt"

A partir de esta función, podemos determinar e producto que más se repite, es decir, el que posee mayor demanda por los consumidores. En este caso es “Parx Men Blue Slim Fit Checked Casual Shirt”.

tablaNombreProducto<-table(modNombreProducto)

maxNombreProducto<-max(tablaNombreProducto)
print(maxNombreProducto)

## [1] 16

# Convertir la tabla en un dataframe
tabla_df <- as.data.frame(tablaNombreProducto)
# Acceder al conteo
conteo <- tabla_df$Freq
# Definir el valor umbral para cambiar el color de la barra
ggplot(tabla_df,aes(x=tabla_df$modNombreProducto,y=tabla_df$Freq)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = ifelse(conteo == maxNombreProducto, "green", "blue")) +
  labs(x = "Nombre Producto", y = "Cant. Apariciones") +
  ggtitle("Gráfico de barras - NombreProducto") +
  theme_minimal()

ProductosPreferidos<-dataMuestra %>%
  filter(dataMuestra$NombreProducto==result)

precios<- as.data.frame(table(ProductosPreferidos$PrecioUSD))
colores<-as.data.frame(table(ProductosPreferidos$ColorPrimario))
sexos<-as.data.frame(table(ProductosPreferidos$Genero))

EXPLICACIÓN:

Podemos observar en mediante este gráfico de barras que el nombre que más pedido en MYNTRA es “Parx Men Blue Slim Fit Checked Casual Shirt” con un total de 16 veces pedido. Además de que su rango de precios es entre:

range(as.double(as.character(precios$Var1)))

## [1]  8.148 11.268

print(colores$Var1)

## [1] Blue
## Levels: Blue

print(sexos$Var1)

## [1] Men
## Levels: Men

Podemos concluir que los hombres, que compran “Parx Men Blue Slim Fit Checked Casual Shirt” a un precio entre 8.148 y 11.268 les gusta el color azul, además de que tambien es el producto.

La moda de la marca del producto:

getmode <- function(mod) {
   uniqv <- unique(mod)
   uniqv[which.max(tabulate(match(mod, uniqv)))]
}

mod <- dataMuestra$MarcaProducto

result <- getmode(mod)
print(result)

## [1] "Parx"

A partir de esta función, podemos determinar que la marca del producto que más se repite, es decir, la marca de preferencia por la población muestrada es “Parx”.

tablaMarca<-table(dataMuestra$MarcaProducto)

maxMarca<-max(table(dataMuestra$MarcaProducto))
print(maxMarca)

## [1] 112

# Convertir la tabla en un dataframe
tabla_df <- as.data.frame(tablaMarca)
# Acceder al conteo
conteo <- tabla_df$Freq
# Definir el valor umbral para cambiar el color de la barra
ggplot(tabla_df,aes(x=tabla_df$Var1,y=tabla_df$Freq)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = ifelse(conteo == maxMarca, "green", "blue")) +
  labs(x = "Marca Producto", y = "Cant. Apariciones") +
  #ggline(promedioMarca ~range())
  ggtitle("Gráfico de barras - MarcaProducto") +
  theme_minimal()

MarcaPreferida<-dataMuestra%>%
  filter(dataMuestra$MarcaProducto==result)
precio<-as.data.frame(table(MarcaPreferida$PrecioUSD))
color<-as.data.frame(table(MarcaPreferida$ColorPrimario))
sexos<-as.data.frame(table(MarcaPreferida$Genero))

EXPLICACIÓN:

Podemos observar en mediante este gráfico de barras la marca “Parx” en MYNTRA es la preferida de los clientes siendo un total de 112 veces pedido

range(as.double(as.character(precio$Var1)))

## [1]  4.188 11.748

print(color)

##        Var1 Freq
## 1     Beige    1
## 2     Black    1
## 3      Blue   55
## 4     Brown    2
## 5     Green    6
## 6      Grey    9
## 7     Khaki    3
## 8    Maroon    4
## 9  No color    1
## 10     Pink    5
## 11   Purple    1
## 12      Red   12
## 13    White   10
## 14   Yellow    2

print(sexos)

##   Var1 Freq
## 1  Men  112

Podemos concluir que los hombres que prefieren la marca “Parx”, compran sus productos a precios entre 4.188 y 11.748, a la mayoría de dicha población les gusta el azul, pero que también escogen una gran variedad de colores.

La moda del género:

result <- mlv(dataMuestra$Genero,method="mfv")
print(result)

## [1] "Men"   "Women"

Podemos observar que la variable “Genero” es bimodal, ya que posee como a “Men” y “Women” como resultado de su moda.

tablaGenero<-table(dataMuestra$Genero)
maxGenero<-max(table(dataMuestra$Genero))

# Convertir la tabla en un dataframe
tabla_df <- as.data.frame(tablaGenero)
# Acceder al conteo
conteo <- tabla_df$Freq

# Definir el valor umbral para cambiar el color de la barra
ggplot(tabla_df,aes(x=tabla_df$Var1,y=tabla_df$Freq)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = ifelse(conteo == maxGenero, "green", "blue")) +
  labs(x = "Genero", y = "Cant. Apariciones") +
  ggtitle("Gráfico de barras-Genero") +
  theme_minimal()

EXPLICACIÓN:

Con este diagrama de barras se puede observar con mejor detenimiento como es que se distribuye la variable “Genero”, también podemos observar que la menor variable de apariciones es “Girls”. Por lo que podemos concluir que los productos en MYNTRA son más aprovachos por “Men” y “Woman”, además de que “Girls” no son clientes frecuentes en temas de “ropa de moda”.

La media de precios de la empresa en USD:

mean(dataMuestra$PrecioUSD)

## [1] 20.80039

La variable “PrecioUSD” tiene un promedio de 20.80039, pero esta información no puede ser muy confiable ya que existen formas de dar falsa información.

La mediana de precios de la empresa en USD:

MedianaPrecio<-median(dataMuestra$PrecioUSD)
print(MedianaPrecio)

## [1] 10.788

Podemos observar que la tendencia central en la variable “PrecioUSD” es de 10.788 dolares.

La moda de precios de la empresa en USD:

getmode <- function(mod) {
   uniqv <- unique(mod)
   uniqv[which.max(tabulate(match(mod, uniqv)))]
}
mod <- dataMuestra$PrecioUSD
result <- getmode(mod)
print(result)

## [1] 8.388

cantResult=max(table(mod))
print(cantResult)

## [1] 63

Podemos observar que el precio 8.388 dolares en la variable “PrecioUSD” es el que más se repite, siendo un total de 63 veces, por lo que podemos concluir que el precio ideal para los productos es 8.388 dolares.

tablaPrecio<-table(dataMuestra$PrecioUSD)
tabla_df <- as.data.frame(tablaPrecio)
maxCantPrecio<-max(tablaPrecio)
conteo<-tabla_df$Freq
# Acceder al conteo
plot(tabla_df,aes(x=tabla_df$Var1,y=tabla_df$Freq),main="Rango de los precios",col="red",xlab="PreciosUSD",ylab="Cant. Apariciones")+
geom_line(stat = "identity", fill = ifelse(conteo == maxCantPrecio, "green", "blue"))

## NULL

EXPLICACIÓN:

Podemos observar de mejor manera como se distribuyen los precios respecto a sus apariciones, notando de que la cantidad de más apariciones es del precio 8.38 con un total de 63 veces además de que los precios menos 25 dolares son la preferencia de los clientes ya que tienen una mayor cantidad de apariciones.

El rango de los precios:

rango<-range(dataMuestra$PrecioUSD)
print("inicia en:")

## [1] "inicia en:"

print(rango[1])

## [1] 3.108

print("termina en:")

## [1] "termina en:"

print(rango[2])

## [1] 373.2

Los valores en la variable “PrecioUSD” están en un rango entre 3.108 y 373.2.

hist(dataMuestra$PrecioUSD,col=c("red","blue","yellow","pink"),main="Histograma de precios",xlab="Precios en USD", ylab= "Cantidad")

EXPLICACIÓN:

Se puede observar de mejor manera como la mayor cantidad de apariciones en los precios son inferiores a los 50 dolares aproximadamente, y que los precios con menos apariciones son mayores a 100 dolares proximadamente. Concluyendo que los clientes prefieren los productos más baratos a 50 dolares.

El rango intercuartil de precios:

Q1=quantile(dataMuestra$PrecioUSD,0.25)#Q1
Q3=quantile(dataMuestra$PrecioUSD,0.75)#Q1
Q3-Q1

##   75% 
## 11.76

#segunda forma
IQR(dataMuestra$PrecioUSD)

## [1] 11.76

boxplot(dataMuestra$PrecioUSD,col=c('yellow'),horizontal = T,main="Rango de precios USD")

EXPLICACIÓN:

En esta boxplot podemos observar que es sesgado a la derecha con valores menores a 50 dolares, con n datos atípicos y que su su mediana está alrededor de los 25 dolares aproximadamente. Podemos concluir que la parte más corta es inferior a la mediana, y la media es mayor a la mediana.

La desviación estándar:

sd(dataMuestra$PrecioUSD)#cuanto se dispersa el precio con respecto al promedio

## [1] 34.85258

A partir de esta función la variación o dispersión en la que el precio de los productos en USD difieren de la media.

La varianza del precio:

var(dataMuestra$PrecioUSD)

## [1] 1214.702

Podemos determinar que a mayor varianza del precio, mayor dispersión.

El coeficiente de variación del precio:

coef_var <- function(cv, na.rm = TRUE) {
  sd(cv, na.rm=na.rm) / mean(cv, na.rm=na.rm)
}
cv <- dataMuestra$PrecioUSD
print(coef_var(cv))

## [1] 1.675573

Es el análisis de las desviaciones del precio con respecto a la media y al mismo tiempo las dispersiones que tienen los datos dispersos entre sí.

La moda de las imágenes

getmode <- function(mod) {
   uniqv <- unique(mod)
   uniqv[which.max(tabulate(match(mod, uniqv)))]
}

mod <- dataMuestra$NumImagenes
result <- getmode(mod)
print(result)

## [1] 5

boxplot(dataMuestra$NumImagenes,horizontal = T,col="skyblue",main="Numero de Img")

print("Promedio:")

## [1] "Promedio:"

mean(dataMuestra$NumImagenes)

## [1] 4.607

print("Mediana:")

## [1] "Mediana:"

median(dataMuestra$NumImagenes)

## [1] 5

EXPLICACIÓN:

Podemos observar que tambien presenta datos atípicos, pero algo curioso pasa en este boxplot, podemos ver que la mediana, media y la moda es aproximadamente 5, es decir podemos concluir que la distribución es simétrica.

tablaImagenes<-table(mod)
barplot(tablaImagenes,col=c('red','blue','pink','yellow','brown','skyblue','lightgreen'),main="Diagra de barras de Num. Imagenes")

> ## EXPLICACIÓN:

De una mejor manera podemos observar como es que las cantidades de los precios es que se encuentran. Con ello podemos concluir que las empresas con mayor éxito solo necesitan 5 imágenes para captar la atención del cliente.

Identificar el producto más caro:

max(dataMuestra$PrecioUSD)

## [1] 373.2

productoCaro<-dataMuestra%>%
  filter(dataMuestra$PrecioUSD==max(dataMuestra$PrecioUSD))
productoCaro

unique(productoCaro$MarcaProducto)

## [1] "DKNY"

unique(productoCaro$Genero)

## [1] "Unisex"

unique(productoCaro$ColorPrimario)

## [1] "Purple" "Black"

El producto más caro es de la marca “DKNY” para los generos de “Unisex” con un precio de 373.2 dolares con los colores Purple y Black.

Identificar los colores más repetidos que llevan el aumento de precio:

Modcolor<-getmode(dataMuestra$ColorPrimario)
print(Modcolor)

## [1] "Blue"

preguntaColor<-dataMuestra %>%
  filter(dataMuestra$ColorPrimario==Modcolor)
ModPrecioColor<-getmode(preguntaColor$PrecioUSD)
print(ModPrecioColor)

## [1] 8.388

cantResultColor<-max(table(preguntaColor$PrecioUSD))

barplot(table(preguntaColor$PrecioUSD), col= ifelse(table(preguntaColor$PrecioUSD)==cantResultColor,"red","green"), main="Diagrama de barras de los precios para los colores preferidos")

range(preguntaColor$PrecioUSD)

## [1]  3.192 67.188

MasCaro<-preguntaColor%>%
  filter(preguntaColor$PrecioUSD==max(preguntaColor$PrecioUSD))
print(MasCaro)

## # A tibble: 1 x 8
##   ProductoId NombreProducto           MarcaProducto Genero PrecioUSD NumImagenes
##        <dbl> <chr>                    <chr>         <chr>      <dbl>       <dbl>
## 1   10015921 Raymond Men Blue Self-D~ Raymond       Men         67.2           5
## # i 2 more variables: Descripción <chr>, ColorPrimario <chr>

EXPLICACIÓN:

Podemos observar que el color azul es el más preferido de las empresas, también que su precio más repetido es de 8.388, y se encuentra en un rango entre 3.192 y 67.188, además de que observamos de que el producto más caro con un precio de 67.188, que es destinado a los hombre, de la marca Raymond.

Con lo que podemos concluir que al alza de precio para los colores más caros, depende de la “Marca” y para el género “Cliente”.

Cuáles son los precios más caros para los Varones:

table(dataMuestra$Genero)

## 
##   Boys  Girls    Men Unisex  Women 
##     63     43    373    148    373

preguntaBoys<- dataMuestra %>%
  filter(dataMuestra$Genero=='Boys')

MaxBoys=max(preguntaBoys$PrecioUSD)
print("Marcas: ")

## [1] "Marcas: "

unique(preguntaBoys$MarcaProducto)

## [1] "Gini and Jony"            "VASTRAMAY"               
## [3] "JBN Creation"             "U.S. Polo Assn. Kids"    
## [5] "Palm Tree"                "Aj DEZInES"              
## [7] "Marvel by Wear Your Mind" "Bubblegummers"

print('Precio maximo para Boys:')

## [1] "Precio maximo para Boys:"

print(MaxBoys)

## [1] 20.388

preguntaMen<- dataMuestra %>%
  filter(dataMuestra$Genero=='Men')
MaxMens=max(preguntaMen$PrecioUSD)
print("Marcas: ")

## [1] "Marcas: "

unique(preguntaMen$MarcaProducto)

##  [1] "Raymond"                   "Parx"                     
##  [3] "SHOWOFF"                   "Police"                   
##  [5] "Being Human"               "YAK YAK"                  
##  [7] "HIGHLANDER"                "JEWEL JUNCTION"           
##  [9] "ID"                        "Difference of Opinion"    
## [11] "Michael Kors"              "Urban Dog"                
## [13] "Campus Sutra"              "FIDO DIDO"                
## [15] "Peter England"             "AIGNER"                   
## [17] "U.S. Polo Assn. Denim Co." "Sweet Dreams"             
## [19] "Qraa Men"                  "WITH"                     
## [21] "ColorPlus"                 "Arrow"                    
## [23] "DAVID BECKHAM"             "Carrera"                  
## [25] "HARBORNBAY"                "even"                     
## [27] "Crimsoune Club"            "Puma"                     
## [29] "Blackberrys"               "Park Avenue"              
## [31] "SIMON CARTER LONDON"       "Nautica"                  
## [33] "Bvlgari"                   "Hoopers"                  
## [35] "Peter England Casuals"     "GAS"                      
## [37] "VASTRAMAY"                 "Crew STREET"              
## [39] "Zippo"                     "aramis"                   
## [41] "HERE&NOW"                  "French Connection"        
## [43] "Next Look"                 "XYXX"                     
## [45] "Geox"

print('Precio maximo para Men:')

## [1] "Precio maximo para Men:"

print(MaxMens)

## [1] 79.788

TotalVarones=MaxBoys+MaxMens
print('Precio total:')

## [1] "Precio total:"

print(TotalVarones)

## [1] 100.176

EXPLICACIÓN:

Podemos observar que los clientes más frecuentes son los Mens que los Boys, como se dijo en la moda de “Genero”, pero tambien podemos obervar que los precios al menos uno de los más caros se encuentran en los Mens, con un valor de 79.788 dolares. Dándonos un total de los maximos precios para Mens y Boys con un precio de 100.176 dolares.

Cuáles son los precios más caros para las Damas:

table(dataMuestra$Genero)

## 
##   Boys  Girls    Men Unisex  Women 
##     63     43    373    148    373

preguntaGirls<- dataMuestra %>%
  filter(dataMuestra$Genero=='Girls')
print("Marcas: ")

## [1] "Marcas: "

unique(preguntaGirls$MarcaProducto)

##  [1] "Gini and Jony"             "Stylo Bug"                
##  [3] "Palm Tree"                 "Playdate"                 
##  [5] "berrytree"                 "United Colors of Benetton"
##  [7] "Bubblegummers"             "Pink Cow"                 
##  [9] "Daffodils"                 "Bitiya by Bhama"

MaxGirls=max(preguntaGirls$PrecioUSD)
print('Precio maximo para Girls:')

## [1] "Precio maximo para Girls:"

print(MaxGirls)

## [1] 45.6

preguntaWomen<- dataMuestra %>%
  filter(dataMuestra$Genero=='Women')
print("Marcas: ")

## [1] "Marcas: "

unique(preguntaWomen$MarcaProducto)

##  [1] "EthnoVogue"              "SPYKAR"                 
##  [3] "Kenneth Cole"            "Vishudh"                
##  [5] "PARFAIT"                 "Michael Kors"           
##  [7] "Sera"                    "AccessHer"              
##  [9] "Alcis"                   "Tokyo Talkies"          
## [11] "ANNA SUI"                "her by invictus"        
## [13] "Soie"                    "Lara Karen"             
## [15] "ahilya"                  "BuckleUp"               
## [17] "Lady Lyka"               "Park Avenue"            
## [19] "Roadster"                "Kazo"                   
## [21] "Bvlgari"                 "GAS"                    
## [23] "ZUSH"                    "DressBerry"             
## [25] "Lakme"                   "Allen Solly Woman"      
## [27] "MANGO"                   "Ishin"                  
## [29] "Shoe Couture"            "Keds"                   
## [31] "Rozia"                   "HARBORNBAY"             
## [33] "Monte Carlo"             "ether"                  
## [35] "Russell Athletic"        "MIMOSA"                 
## [37] "Rocia"                   "Annabelle by Pantaloons"
## [39] "DKNY"                    "Beli"                   
## [41] "Jn Joy"                  "THE SILHOUETTE STORE"   
## [43] "Xpose"                   "MBE"                    
## [45] "Mast & Harbour"          "JC Collection"          
## [47] "GUESS"                   "StyleStone"             
## [49] "SASSAFRAS"               "Kook N Keech Disney"    
## [51] "Honey by Pantaloons"     "Police"                 
## [53] "DOROTHY PERKINS"         "Bhama Couture"          
## [55] "Puma"                    "C9 AIRWEAR"             
## [57] "Oxolloxo"                "Crocs"                  
## [59] "Carlton London"          "shaze"                  
## [61] "Tulsattva"               "HERE&NOW"

MaxWomen=max(preguntaWomen$PrecioUSD)
print('Precio maximo para Women: ')

## [1] "Precio maximo para Women: "

print(MaxWomen)

## [1] 133.644

TotalDamas=MaxGirls+MaxWomen
print('Precio total: ')

## [1] "Precio total: "

print(TotalDamas)

## [1] 179.244

EXPLICACIÓN:

Podemos observar que los clientes más frecuentes son las Women que las Girls, como se dijo en la moda de “Genero”, pero también podemos obervar que los precios al menos uno de los más caros se encuentran en las Women, con un valor de 133.644 dolares. Dándonos un total de los maximos precios para Women y Girls con un precio de 179.244 dolares.

if (TotalDamas>TotalVarones){
  print("Las Damas tienen precio más caro con una diferencia de ")
  print(TotalDamas-TotalVarones)
  print("Datos de la compra")
  tablaResult<-preguntaWomen %>%
    filter(preguntaWomen$PrecioUSD==MaxWomen)
  tablaResult
}else{
  print("Los Varones tienen precio más caro con una diferencia de ")
  print(TotalVarones-TotalDamas)
}

## [1] "Las Damas tienen precio más caro con una diferencia de "
## [1] 79.068
## [1] "Datos de la compra"

Podemos concluir que las damas han comprado los productos más caros y que son de la marca “ahilya”, llamado “ahilya Gold-Plated Sterling Silver Jhumka Earrings” y que es de color “Gold”.

El rango de los precios según el genero de la ropa:

ggplot(data = dataMuestra, aes(x = dataMuestra$Genero, y = dataMuestra$PrecioUSD, fill = dataMuestra$Genero)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Relación entre el Precio y el Género de la Ropa",
       x = "Género",
       y = "Precio",
       fill = "Género") +
  theme_minimal()

EXPLICACIÓN:

Podemos apreciar que este gráfico nos da una relación entre el precio de la ropa y el género al que va destinado, por lo que, podemos concluir que la ropa unisex es de las mas costosas, superando los 300 dolares, seguido por la ropa para mujeres y finalmete la ropa para hombres. Además, la ropa para niños es la más económica, con un precio por debajo de los 50 dolares.

La cantidad de ropa Unisex que saca cada marca

dataHombres <- dataMuestra %>% filter(Genero == "Unisex")
ggplot(data = dataHombres, aes(x = dataHombres$MarcaProducto, fill = dataHombres$Genero)) +
  geom_bar(position="dodge") +
  labs(title = "Relación entre la Marca y el Género de la Ropa",
       x = "Marca",
       y = "Conteo",
       fill = "Género") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

EXPLICACIÓN:

Podemos apreciar, mediante un gráfico de barras que cada marca tienen una preferencia en cuanto al genero de ropa Unisex en variación a los demás géneros. De esta forma, se puede visualizar rápidamente que marcas en el conjunto de datos dataMuestra producen una mayor cantidad de ropa unisex.

Conclusiones

El producto preferido de los clientes es “Parx Men Blue Slim Fit Checked Casual Shirt”, mayormente comprado por hombres, con el color azul y sus precios rondan entre 8.148 y 11.268 dolares.
La marca preferida de los clientes es “Parx”, mayormente comprada por hombres, con colores muy variados pero con una preferencia del azul y sus precios rondan entre 4.188 y 11.748 dolares.
Nuestros mayores clientes son Men y Women (hombres y mujeres), luego el género Unisex, continuando con Boys y el cliente menos común Girls.
Nuestros precios están en un rango entre 3.108 y 373.2 dolares, el precio con el que los clientes prefieren comprar es de 8.388 dolares, además de que también en el gráfico de puntos, podemos observar que los precios menores a 50 también son más frecuentes entre los clientes por sus cantidades de apariciones.
Como hemos observado en las conclusiones 1 y 2 el color azul es el que mayormente aparece, con un rango de precios entre 3.192 y 67.188 dolares, y que el alza de precio por el color se debe ala Marca y al género del cliente.
Analizando el precio entre los géneros, no hemos tomado en cuenta el género “Unisex” por que entraría en los dos casos y se terminaran restando, luego analizamos a todo el género “Masculino” (Men y Boys) y a todo el género “Femenino” (Women y Girls), luego los sumamos todos sus precios para luego restar esos dos géneros, entonces podemos ver que el género “Femenino” es el que tiene el precio más caro (133.644 dólares) de la marca “ahilya” con el producto “ahilya Gold-Plated Sterling Silver Jhumka Earrings” de color dorado.

Parte 2

Probabilidad Empírica

Analizaremos 3 variables interesantes que influirían en la compra de un cliente, las cuales son Marca, Género (para el destinatario), ColorPrimario (color de la prenda).

Probabilidades de Marca

Comprobamos como es que están distribuidos con su nombre y su cantidad de apariciones.

table(dataMuestra$MarcaProducto)

## 
##                 AccessHer                    ahilya                    AIGNER 
##                        29                        17                         2 
##                Aj DEZInES                     Alcis         Allen Solly Woman 
##                         2                         1                         2 
##                  ANNA SUI   Annabelle by Pantaloons                    aramis 
##                         1                         1                         1 
##                     Arrow               Being Human                      Beli 
##                         1                         1                         3 
##                 berrytree             Bhama Couture           Bitiya by Bhama 
##                         2                         1                         1 
##               Blackberrys             Bubblegummers                  BuckleUp 
##                         6                         3                         6 
##                   Bvlgari                C9 AIRWEAR              Campus Sutra 
##                        10                         1                        32 
##            Carlton London                   Carrera                 ColorPlus 
##                         1                         4                         2 
##               Crew STREET            Crimsoune Club                     Crocs 
##                         1                         2                         1 
##                 Daffodils             DAVID BECKHAM     Difference of Opinion 
##                         1                         3                        11 
##                      DKNY           DOROTHY PERKINS                DressBerry 
##                        26                         1                         1 
##                     ether                EthnoVogue                      even 
##                         6                         4                         1 
##             ExclusiveLane                 FIDO DIDO         French Connection 
##                         1                         4                         1 
##                       GAS                      Geox             Gini and Jony 
##                         3                         1                        66 
##                     GUESS                HARBORNBAY           her by invictus 
##                         1                         3                        17 
##                  HERE&NOW                HIGHLANDER                  Homesake 
##                         2                        33                        30 
##       Honey by Pantaloons                   Hoopers                        ID 
##                         1                         1                        41 
##                     Ishin              JBN Creation             JC Collection 
##                         2                         2                         2 
##            JEWEL JUNCTION                    Jn Joy                      Kazo 
##                        33                         1                         4 
##                      Keds              Kenneth Cole       Kook N Keech Disney 
##                         1                         3                         1 
##                 Lady Lyka                     Lakme                Lara Karen 
##                        29                        11                         1 
##                     MANGO  Marvel by Wear Your Mind            Mast & Harbour 
##                         3                         7                         2 
##                       MBE                MIAH Decor              Michael Kors 
##                         4                        17                         9 
##                    MIMOSA               Monte Carlo                   Nautica 
##                         4                         1                         1 
##                    NEUDIS                 Next Look                  Oxolloxo 
##                         1                         1                         1 
##                 Palm Tree                   PARFAIT               Park Avenue 
##                         7                        58                        17 
##                      Parx             Peter England     Peter England Casuals 
##                       112                         4                         1 
##                  Pink Cow                  Playdate                    Police 
##                         1                         3                         4 
##                      Puma                  Qraa Men                   Raymond 
##                         8                         3                        25 
##                  Roadster                     Rocia                     ROMEE 
##                         4                         1                         2 
##                     Rozia          Russell Athletic                 SASSAFRAS 
##                         3                         5                         1 
##        SEJ by Nisha Gupta                      Sera                     shaze 
##                        49                        13                         1 
##              Shoe Couture                   SHOWOFF       SIMON CARTER LONDON 
##                         2                         3                         1 
##                      Soie                    Soumya                    SPYKAR 
##                        17                         2                        34 
##                Story@home                StyleStone                 Stylo Bug 
##                        14                         1                         2 
##              Sweet Dreams                    TAYHAA      THE SILHOUETTE STORE 
##                         2                         3                         1 
##             Tokyo Talkies                 Tulsattva U.S. Polo Assn. Denim Co. 
##                         8                         1                         2 
##      U.S. Polo Assn. Kids United Colors of Benetton                 Urban Dog 
##                         3                         1                        14 
##                 VASTRAMAY                   Vishudh                      VLCC 
##                         6                        16                         1 
##                      WITH                     Xpose                      XYXX 
##                         3                         2                         1 
##                   YAK YAK                     Zippo                      ZUSH 
##                         1                         1                         2

tablaMarcaProducto<-table(dataMuestra$MarcaProducto)
tabla_df <- as.data.frame(tablaMarcaProducto)
tabla_df

Obtenemos el total y lo dividimos usando P’(A)=n(A)/n

print("total de casos")

## [1] "total de casos"

sum(tabla_df$Freq)

## [1] 1000

PROBABILIDADES DE LAS MARCAS:

ProbMarcas<-data.frame(
  "Marcas"=c(tabla_df$Var1),
  "Probabilidad"=c(tabla_df$Freq/sum(tabla_df$Freq))
)
ProbMarcas

COMPROBAMOS QUE ESTÉ BIEN DISTRIBUIDO

sum(ProbMarcas$Probabilidad)

## [1] 1

Marca más probable

ProbMarcas$Marcas[ProbMarcas$Probabilidad==max(ProbMarcas$Probabilidad)]

## [1] Parx
## 123 Levels: AccessHer ahilya AIGNER Aj DEZInES Alcis ... ZUSH

Marca menos probable

ProbMarcas$Marcas[ProbMarcas$Probabilidad==min(ProbMarcas$Probabilidad)]

##  [1] Alcis                     ANNA SUI                 
##  [3] Annabelle by Pantaloons   aramis                   
##  [5] Arrow                     Being Human              
##  [7] Bhama Couture             Bitiya by Bhama          
##  [9] C9 AIRWEAR                Carlton London           
## [11] Crew STREET               Crocs                    
## [13] Daffodils                 DOROTHY PERKINS          
## [15] DressBerry                even                     
## [17] ExclusiveLane             French Connection        
## [19] Geox                      GUESS                    
## [21] Honey by Pantaloons       Hoopers                  
## [23] Jn Joy                    Keds                     
## [25] Kook N Keech Disney       Lara Karen               
## [27] Monte Carlo               Nautica                  
## [29] NEUDIS                    Next Look                
## [31] Oxolloxo                  Peter England Casuals    
## [33] Pink Cow                  Rocia                    
## [35] SASSAFRAS                 shaze                    
## [37] SIMON CARTER LONDON       StyleStone               
## [39] THE SILHOUETTE STORE      Tulsattva                
## [41] United Colors of Benetton VLCC                     
## [43] XYXX                      YAK YAK                  
## [45] Zippo                    
## 123 Levels: AccessHer ahilya AIGNER Aj DEZInES Alcis ... ZUSH

Experimento 1: Calcular la probabilidad de entrevistar a uno de los clientes que haya comprado la 2da Marca más comprada.

Entonces como nos piden la 2da marca más comprada debemos tener el conteo de apariciones de las marcas.

exp1<-as.data.frame(sort(table(dataMuestra$MarcaProducto),decreasing = T))
exp1

Observamos que la 2da marca es “Gini and Jony” con una aparición de 66. Entonces para encontrar la probabilidad debemos dividirlo con el total de la muestra(100)

exp1$Freq[2]/sum(exp1$Freq)

## [1] 0.066

Comprobamos si la tabla ProbMarca usada anteriormente está bien calculada

ProbMarcas$Probabilidad[ProbMarcas=="Gini and Jony"]

## [1] 0.066

Probabilidades de Género

Comprobamos como es que están distribuidos los generos y su cantidad de apariciones.

table(dataMuestra$Genero)

## 
##   Boys  Girls    Men Unisex  Women 
##     63     43    373    148    373

tablaGenero<-table(dataMuestra$Genero)
tabla_df <- as.data.frame(tablaGenero)
tabla_df

Obtenemos el total y lo dividimos usando P’(A)=n(A)/n

print("total de casos")

## [1] "total de casos"

sum(tabla_df$Freq)

## [1] 1000

PROBABILIDADES DE LOS GÉNEROS:

ProbGenero<-data.frame(
  "Genero"=c(tabla_df$Var1),
  "Probabilidad"=c(tabla_df$Freq/sum(tabla_df$Freq))
)
ProbGenero

COMPROBAMOS QUE ESTÉ BIEN DISTRIBUIDO

sum(ProbMarcas$Probabilidad)

## [1] 1

Género más probable

ProbGenero$Genero[ProbGenero$Probabilidad==max(ProbGenero$Probabilidad)]

## [1] Men   Women
## Levels: Boys Girls Men Unisex Women

Género menos probable

ProbGenero$Genero[ProbGenero$Probabilidad==min(ProbGenero$Probabilidad)]

## [1] Girls
## Levels: Boys Girls Men Unisex Women

Experimento

Calcular la probabilidad de entrevistar a un varón

En este caso, ignoraremos al género UNISEX por que solo nos centraremos en los varones. Así que calcularemos las frecuencias de los varones

exp2<-data.frame(table(dataMuestra$Genero))
exp2

Luego sumaremos la frecuencia de los Niños(Boys) y los Hombre(Men)

TotalSuma<-sum(exp2$Freq[exp2$Var1=="Boys" | exp2$Var1=="Men"])
TotalSuma

## [1] 436

Después al total lo dividimos al total de la muestra (1000) y con ello hallaremos la probabilidad

TotalSuma/1000

## [1] 0.436

Para una segunda forma usaremos la tabla ProbGenero mencionada anteriormente para corroborar que esté bien.

sum(ProbGenero$Probabilidad[ProbGenero$Genero=="Boys" |ProbGenero$Genero=="Men" ])

## [1] 0.436

Probabilidades de color

Comprobamos como es que están distribuidos los Colores y su cantidad de apariciones.

table(dataMuestra$ColorPrimario)

## 
##    Beige    Black     Blue    Brown Burgundy Charcoal     Gold    Green 
##       15      126      257       47        9        1       45       51 
##     Grey    Khaki Lavender   Maroon    Matte  Mustard     Navy No color 
##       41        6        1       21        4        3        4       58 
##   Orange    Peach     Pink Platinum   Purple      Red     Rose   Silver 
##        2        1       32        1        5      162        1       23 
##    White   Yellow 
##       63       21

tablaColor<-table(dataMuestra$ColorPrimario)
tabla_df <- as.data.frame(tablaColor)
tabla_df

Obtenemos el total y lo dividimos usando P’(A)=n(A)/n

print("total de casos")

## [1] "total de casos"

sum(tabla_df$Freq)

## [1] 1000

PROBABILIDADES DE LOS COLORES:

ProbColores<-data.frame(
  "Color"=c(tabla_df$Var1),
  "Probabilidad"=c(tabla_df$Freq/sum(tabla_df$Freq))
)
ProbColores

COMPROBAMOS QUE ESTÉ BIEN DISTRIBUIDO

sum(ProbMarcas$Probabilidad)

## [1] 1

Color más probable

ProbColores$Color[ProbColores$Probabilidad==max(ProbColores$Probabilidad)]

## [1] Blue
## 26 Levels: Beige Black Blue Brown Burgundy Charcoal Gold Green Grey ... Yellow

Color menos probable

ProbColores$Color[ProbColores$Probabilidad==min(ProbColores$Probabilidad)]

## [1] Charcoal Lavender Peach    Platinum Rose    
## 26 Levels: Beige Black Blue Brown Burgundy Charcoal Gold Green Grey ... Yellow

Experimento

Calcular la probabilidad de encontrar una prenda de color Pink

exp3<-as.data.frame(table(dataMuestra$ColorPrimario))

Obtendremos la frecuencia de Pink y lo dividiremos con el total de la muestra(1000)

TotalPink<-exp3$Freq[exp3$Var1=="Pink"]
TotalPink

## [1] 32

TotalPink/1000

## [1] 0.032

Comprobamos que la tabla ProbColores esté bien calculado la probabilidad de Pink

ProbColores$Probabilidad[ProbColores$Color=="Pink"]

## [1] 0.032

Probabilidad Condicional

Evento Independiente

Evento A=seleccionar una prenda de color gold

Evento B=seleccionar que sea una mujer

Armamos nuestro cuadro de probabilidades

eventoA=ProbColores$Probabilidad[ProbColores$Color=="Gold"]
eventoAC=1-eventoA

eventoB=ProbGenero$Probabilidad[ProbGenero$Genero=="Women"]
eventoBC=1-eventoB

a11=eventoA * eventoB
a12=eventoAC * eventoB
a21=eventoA * eventoBC
a22=eventoAC * eventoBC
TA1=a11+a21
TA2=a12+a22
TB1=a11+a12
TB2=a21+a22
Tprob=a11+a22+a21+a12
c<-data.frame(
  'evento A'=c(a11,a21, TA1),
  'evento A Comp.'=c(a12,a22, TA2),
  'Totales B'= c(TB1,TB2,Tprob)
)
row.names(c)<-c('Evento B', 'Evento B Comp.', 'Totales A')
c

Validamos Independencia

AnB= eventoA*eventoB
AnB

## [1] 0.016785

#2da forma
a11/Tprob

## [1] 0.016785

(TA1/Tprob)*(TB1/Tprob)

## [1] 0.016785

A_B=AnB/eventoB
A_B

## [1] 0.045

eventoA

## [1] 0.045

# 2da forma
a11 / TB1

## [1] 0.045

TA1 / Tprob

## [1] 0.045

Calcular la probabilidad condicional por la formula de Bayes

B_A=A_B * eventoB/ eventoA
B_A

## [1] 0.373

Probabilidad total

A_BC=eventoA*eventoBC /  eventoBC
eventoA

## [1] 0.045

A_B*eventoB+A_BC*eventoBC

## [1] 0.045

Eventos 2

Evento A=seleccionar a una prenda de color blue Evento B=seleccionar a un hombre que compró al menos una vez la marca “HIGHLANDER”

eventoA=ProbColores$Probabilidad[ProbColores$Color=="Blue"]
eventoA

## [1] 0.257

eventoAC=1-eventoA
eventoAC

## [1] 0.743

eventoB=ProbMarcas$Probabilidad[ProbMarcas$Marcas=="HIGHLANDER"]
eventoB

## [1] 0.033

eventoBC=1-eventoB
eventoBC

## [1] 0.967

a11=eventoA * eventoB
a12=eventoAC * eventoB
a21=eventoA * eventoBC
a22=eventoAC * eventoBC
TA1=a11+a21
TA2=a12+a22
TB1=a11+a12
TB2=a21+a22
Tprob=a11+a22+a21+a12
c<-data.frame(
  'evento A'=c(a11,a21, TA1),
  'evento A Comp.'=c(a12,a22, TA2),
  'Totales B'= c(TB1,TB2,Tprob)
)
row.names(c)<-c('Evento B', 'Evento B Comp.', 'Totales A')
c

Validamos Independencia

AnB= eventoA*eventoB
AnB

## [1] 0.008481

#2da forma
a11/Tprob

## [1] 0.008481

(TA1/Tprob)*(TB1/Tprob)

## [1] 0.008481

A_B=AnB/eventoB
A_B

## [1] 0.257

eventoA

## [1] 0.257

# 2da forma
a11 / TB1

## [1] 0.257

TA1 / Tprob

## [1] 0.257

Calcular la probabilidad condicional por la formula de Bayes

B_A=A_B * eventoB/ eventoA
B_A

## [1] 0.033

Probabilidad total

A_BC=eventoA*eventoBC /  eventoBC
eventoA

## [1] 0.257

A_B*eventoB+A_BC*eventoBC

## [1] 0.257

Variables Dependientes Como hemos observado sino afectamos a nuestra base de datos de alguna forma como eliminar productos, reducir o aumentar su tamaño, entonces nuestras variables estudiadas serán independientes, comprobado con las probabilidades de la intersección de las variables. Por lo que podemos concluir que si queremos variables dependientes debemos de afectar de alguna forma a nuestras variables.

Variable Aleatoria Discreta:

Definimos nuestra distribuciones a utilizar

.Binomio

Queremos usar la distribución Binomial para poder ver los resultados de la marcas, un experimento que se repita “n” veces, para todos los “n” deben tener los dos mismos resultados posibles y la probabilidad de estos resultados debe ser siempre constante. y esta dada por la función.

.Binomial negativa

Un experimento donde “k” representa el numero de pruebas, “p” es la probabilidad de exito dentro de esta y esta dada por la funcion dnbinom(k-r, r, p).

.Distribucion geometrica

Un experimento donde “k” representa el numero de pruebas antes de obtener el exito, “p” es la probabilidad de extito en cada “k” y esta dada por la funcion dgeom(k, p).

0.0.1 Identificar los parametros

Para cada caso es necesario identicar los parametros tanto como hasta donde pensamos llegar, cual es la probabilidad de exito que buscamos, o sobre que circunstacias buscamos el exito o el fracaso o que limites tenemos dentro de cada uno.

0.0.2 .Construir VA

Binomial

Probabilidad que en un día aleatorio, de 15 compradores hombres, 2 compren una prenda de la marca “Parx”.

TotalParx= length(dataMuestra$MarcaProducto[dataMuestra$MarcaProducto=="Parx"])
caso_1 <- 1:15

plot(dbinom(caso_1, size = 15, 15/TotalParx), type = "h", lwd = 2, main = "Hombres que compren Parx", ylab ="P(X = x)", xlab = "Número de éxitos", col = "blue")

0.1

Geométrica

Probabilidad de encontrar al primer cliente, después de haber encuestado a 23 compradores que se retiran de la tienda que compren una prenda Homesake.

TotalHomesake= length(dataMuestra$MarcaProducto[dataMuestra$MarcaProducto=="Homesake"])

caso_2 <- 24
plot(dgeom(caso_2,TotalHomesake/nrow(dataMuestra)), type = "h", lwd = 2, main = "Primer cliente Homesake ", ylab ="P(X = x)", xlab = "Número de éxitos", col = "blue")

Binomial Negativa

Probabilidad de encontrar al quinto cliente de la tienda con capacidad de 67 clientes que compre un producto Michael Kors.

Variable Aleatoria Continua:

Definimos nuestra distribuciones a utilizar

0.1.1 Distribución normal:

. Validar Propiedades

Escogemos la variable Imágenes por cumplir las propiedades requeridas

mean(dataMuestra$NumImagenes)

## [1] 4.607

median(dataMuestra$NumImagenes)

## [1] 5

mode(dataMuestra$NumImagenes)

## [1] "numeric"

boxplot(dataMuestra$NumImagenes,horizontal = TRUE)

. Construir un ejemplo

Cual es la probabilidad de escoger un número de images que esten en un rango de entre 3 y 6

media = median(dataMuestra$NumImagenes)
desviacion= sd(dataMuestra$NumImagenes)
( (0.5-pnorm(6,media,desviacion,lower.tail = FALSE)) + (0.5-pnorm(3,media,desviacion)) )

## [1] 0.7583669

. Distribución Gamma

Cual es la probabilidad de escoger un cliente que haya comprado un producto mayor de 9 dolares.

Para empezar, vamos a analizar la variable PrecioUSD siendo esta una variable numérica continua.

vector = dataMuestra$PrecioUSD
boxplot(vector, horizontal = TRUE, xlab = "Precio en USD", main = "Grafico de Caja", col="yellow" )

Como podemos apreciar, el gráfico de caja nos muestra un sesgo a la derecha, por lo que recomendamos usar una distribución Gamma. La distribución Gamma es útil para el estudio de variables con esta característica que ademas sean unicamente positivos.

Ahora, tenemos que construir la distribución, para ello necesitamos obtener la Forma y la Escala. Estos datos los podemos obtener con la siguiente formula:

# Estimar los parámetros de la distribución gamma
forma_estimada <- mean(vector)^2 / var(vector)
escala_estimada <- var(vector) / mean(vector)

Ahora solo necesitamos ejecutar el comando. Para una mejor comprensión utilizaremos un gráfico de curva. Con este podremos apreciar de mejor manera el área bajo esta.

# Calcular la probabilidad relativa utilizando dgamma()
curve(dgamma(x, forma_estimada, scale=escala_estimada), xlab = "Precio en USD", ylab = "Probabilidad Relativa", 0, 100, col = "red",lwd = 6, main = "Gráfico distribución D Gamma")

y_interseccion <- dgamma(9, forma_estimada, scale = escala_estimada)

# Trazar la línea vertical desde el eje x hasta la intersección con la curva
abline(v = 9, lty = 2, col = "red")

# Resaltar el valor x = 9 con un punto en la intersección
points(9, y_interseccion, col = "red", pch = 16)

# Definir los puntos para el polígono que representa el área bajo la curva hasta x = 9
x_values <- seq(9, 100, length.out = 100) # Valores de x desde 0 hasta 9
y_values <- dgamma(x_values, forma_estimada, scale = escala_estimada) # Valores correspondientes de la función de densidad

# Agregar los puntos finales para cerrar el polígono
x_values <- c(x_values, 100, 9)
y_values <- c(y_values, 0, 0)

# Colorear el área bajo la curva hasta x = 9
polygon(x_values, y_values, col = "lightblue", border = NA)

Con la distribución D Gamma podemos hallar la probabilidad para un evento en concreto, por lo que si colocamos dgamma(9, shape, scale) obtendremos la probabilidad de escoger una prenda con un costo de 9 dólares. (Mostramos este gráfico con motivo de estudio)

Nuestro objetivo es hallar la suma de todas las probabilidades desde X = 9 hasta X = 100, lo que representaria el área coloreada de azul.

Si nosotros queremos obtener la probabilidad de escoger una prenda con un valor mayor a 9 dolares tenemos que usar la distribución P Gamma. Esta obtiene la sumatoria de las probabilidades hasta el evento que tu escojas, por ejemplo pgamma(9, shape, scale) nos devuelve la sumatoria de las probabilidades de escoger una prenda con un valor de 9 dolares o inferior.

Como la pregunta es ¿Cual es la probabilidad de escoger una prenda de ropa que tenga un costo mayor o igual a 9? lo que tenemos que hacer es restar la probabilidad total con el valor obtenido por pgamma(9, shape, scale).

Para ello, graficaremos la siguiente curva con los datos obtenidos de P Gamma.

# Calcular la probabilidad acumulada utilizando pgamma()
curve(pgamma(x, forma_estimada, scale=escala_estimada), xlab = "Precio en USD", ylab = "Probabilidad Acumulada", 0, 100, col = 6,lwd = 6, main = "Gráfico distribución P Gamma")

y_interseccion <- pgamma(9, forma_estimada, scale = escala_estimada)

# Trazar la línea vertical desde el eje x hasta la intersección con la curva
abline(v = 9, lty = 2, col = "red")

# Resaltar el valor x = 9 con un punto en la intersección
points(9, y_interseccion, col = "red", pch = 16)

# Definir los puntos para el polígono que representa el área bajo la curva hasta x = 9
x_values <- seq(0, 9, length.out = 100) # Valores de x desde 0 hasta 9
y_values <- pgamma(x_values, forma_estimada, scale = escala_estimada) # Valores correspondientes de la función de densidad

# Agregar los puntos finales para cerrar el polígono
x_values <- c(x_values, 9, 0)
y_values <- c(y_values, 0, 0)

# Colorear el área bajo la curva hasta x = 9
polygon(x_values, y_values, col = "lightblue", border = NA)

¿Que representa P Gamma? Este comando representa la sumatoria acumulada de probabilidades, por lo que el área bajo la curva expresa esta sumatoria. Como aclaramos anteriormente, necesitamos obtener pgamma(9, shape, scale), lo cual esta coloreado de azul. (La linea roja representa el eje Y(x=9))

Con los graficos hechos, solo faltaria realizar el código para obtener la probabilidad acumulada de elegir una prenda de ropa menor a 9 dólares.

pgamma(9, forma_estimada, scale=escala_estimada)

## [1] 0.554509

Ahora, solo tenemos que restar el total con lo obtenido anteriormente, para poder hallar la probabilidad acumulada de elegir una prenda de ropa con un costo mayor a 9 dólares.

resultado = pgamma(9, forma_estimada, scale=escala_estimada)

1-resultado

## [1] 0.445491

# Calcular la probabilidad acumulada utilizando pgamma()
curve(pgamma(x, forma_estimada, scale=escala_estimada), xlab = "Precio en USD", ylab = "Probabilidad Acumulada", 0, 100, col = 6,lwd = 6, main = "Gráfico distribución P Gamma")

y_interseccion <- pgamma(9, forma_estimada, scale = escala_estimada)

# Trazar la línea vertical desde el eje x hasta la intersección con la curva
abline(v = 9, lty = 2, col = "red")

# Resaltar el valor x = 9 con un punto en la intersección
points(9, y_interseccion, col = "red", pch = 16)

# Definir los puntos para el polígono que representa el área bajo la curva hasta x = 9
x_values <- seq(9, 100, length.out = 100) # Valores de x desde 0 hasta 9
y_values <- pgamma(x_values, forma_estimada, scale = escala_estimada) # Valores correspondientes de la función de densidad

# Agregar los puntos finales para cerrar el polígono
x_values <- c(x_values, 100, 9)
y_values <- c(y_values, 0, 0)

# Colorear el área bajo la curva hasta x = 9
polygon(x_values, y_values, col = "lightblue", border = NA)

Por lo que, la probabilidad de obtener una prenda con un costo mayor a 9 dolares es del 44.55%.

CONCLUSIONES:

Podemos observar que los productos con más posibilidades de aparecer son el Azul con un precio de alrededor de $8 dolares por lo que podemos concluir que el aumento del precio en nuestro primer objetivo tiene que ver una relación la marca y para el Género en el que está destinado
Observamos que la mayoria de nuestra población que puede aparecer en el estudio es Hombre y Mujer con su preferencia de marca Parx, además que mencionado anteriormente es de color azul y de alrededor de $8 dolares, por lo que si quisieramos entrevistar a está población para poder idenrificar la calidad del producto sería de una forma muy simple ya que está es la gran mayoria de nuestro estudio
Concluimos que gracias a las probabilidades del estudio podemos corroborar lo anterior mencionado en la parte 1 dodne confirmamos nuestras sospechas sobre, La marca preferida, El género del cliente más frecuente, El precio ideal y el color preferido gracias a las frecuencias y comparaciones de estas.

Entrega PG 1 - Gestor de Motor de busqueda para elaborar recomendaciones sobre las preferencias de la Ropa de moda de la India

30 Agosto, 2023

Introducción

Relevancia y Justificación:

Objetivos:

Objetivo Principal:

Objetivos Secundarios

Datos

Recolección de datos

Población Objetivo

Variables de estudio iniciales

Análisis descriptivo

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

EXPLICACIÓN:

Conclusiones

Parte 2

Probabilidad Empírica

Probabilidad Condicional

Variable Aleatoria Discreta:

0.0.1 Identificar los parametros

0.0.2 .Construir VA

0.1

Variable Aleatoria Continua:

0.1.1 Distribución normal:

CONCLUSIONES: